| 원래 이름 | Description |
|---|---|
| ML LifeCycle.md | Lifecycle에 대한 기본적 설명 |
| MLOps Pipeline.md | 쿠버네티스,kubeflow, DAG, Feast,github action, Jenkins, grafana, prometheus등 코드와 설명 |
| MLOps 구현 인프라 요소.md | ML생태계 인프라 설명 |
| MLOps를 위한 클라우드 플랫폼.md | MLflow,kubeflow,SageMaker등 ML프레임워크 |
| MLOps의 구성요소.md | MLflow 활용, flask & seldom 이용한 서빙 , grafana,prometheus 간단설명 |
| ML을 Service하기 위한 기술 .md | ML의 서비스화할때 고려하는 문제들 |
| 도커 & 쿠버네티스.md | 도커와 쿠버네티스의 기본이론 |
| 머신러닝 상품화 .md | AI전체적인 이론+머신러닝통계기반 이론 및 EDA방법등 |
| 머신러닝에 대한 이해.md | MLOps와 DevOps의 소개 |